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작성자 사진ReadyIT

2023년 Product Management의 대세, AI

최종 수정일: 2023년 6월 29일





2022년Product Management는 데이터를 기반으로 한 전략적 제품 기획이 흐름을 주도했다면, 2023년 Product Management의 중심은 AI입니다.


PM[프로덕트 매니저·제품 관리자]들은 제품 개발 프로세스를 간소화하는 것부터 제품 아이디어를 검증하는 것까지 경쟁에서 우위를 선점하기 위해 할 수 있는 모든 일을 하는 사람들이죠. 23년에 접어들면서 PM은 계속해서 고객 중심적인 접근 방식을 사용하여 제품을 구축할 것이고, 제품 주도 성장 전략은 여전히 핵심 전략으로 자리 잡고 있습니다.

그러나 23년도가 22년도와 다른 점은 바로 AI의 역할이 현격하게 커졌고, 앞으로 향후 PM에게 AI의 이해는 필수 역량으로 자리 잡게 될 것이라는 점입니다. 특히 제품 운영 부문에서 AI의 역할은 급격히 커질 것으로 예상되는데, 이는 다시 말하면 PM이 제품 혹은 자신의 서비스에 대해서 받는 고객의 피드백 전달 방식이 완전히 이전 혹은 지금과는 달라질 수 있다는 말이기도 합니다.


자, 그렇다면 더 궁금해지죠? 과연 2023년에는 구체적으로 어떻게 전개될지 말이죠.

여기서 크게 세가지 서비스·제품 관리 트렌드를 함께 보면서 향후 전개될 방향을 예측해 보시기 바랍니다.



1. 반복 작업을 지원하기 위한 AI 사용 증가

PM은 내부 프로세스를 개선하고 고객 대면 기능을 구축하는 데 AI 기술을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. IBM에 따르면 PM의 21%가 AI를 사용하고 있으며, 이는 전 세계 상위 10위권의 AI 사용자 그룹에 속합니다. 같은 보고서에 따르면 전 세계 AI 도입률은 2022년에 4% 포인트 증가하여 현재 35%에 달합니다. 또한 조직의 42%는 프로세스에 AI를 도입하는 과정에 있습니다. 특히 제품 관리에서 AI의 역할이 더욱 중요해짐에 따라 이러한 추세는 2023년에도 계속될 것으로 예상됩니다.


1) 2023년에 PM은 AI를 어떻게 활용할까요?

PM은 AI를 사용하여 데이터를 수집 및 분석하고 제품에 AI 기반 기능을 추가할 것입니다. AI를 사용하는 제품에는 기능이 고객의 요구를 충족하고 기술적으로 실현 가능한지 확인하는 제품 관리 접근 방식이 필요합니다. AI 제품 관리는 이 두 가지 중요한 목표를 하나의 분야로 결합합니다. AI 제품 전략을 개발하면 팀이 시장의 니즈를 파악하고, 제품 가설을 검증하고, 제품의 기능을 충족하는 AI 모델을 만드는 데 도움이 됩니다.


2) 경쟁 인텔리전스(CI) 수집

PM은 여러 소스에서 업계, 경쟁사, 고객에 대한 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터는 데이터 전문가의 도움을 받아 분석할 수 있도록 준비한 다음 비즈니스 분석 도구의 도움을 받아 분석해야 합니다. 기업이 더 많은 자사 데이터를 수집함에 따라 PM은 해당 데이터를 더 빠르게 분석할 수 있는 도구가 필요합니다.

PM 업무에 있어, 콤파이트(Kompyte)나 크레용(Crayon)과 같은 AI 도구를 통해 수작업을 자동화하고, 대량의 데이터를 쉽게 처리하며, 정확한 인사이트를 얻을 수 있는 자체 CI 프로그램이 만들어질 것입니다. 데이터 세트가 증가하고 더 많은 제품이 시장에 쏟아져 나오면서 최신 AI 도구를 활용하여 AI 지원 CI 프로그램 또한 만들어질 것입니다.


3) AI 지원 기능 소개

AI 챗봇(예: Drift)과 AI 기반 학습 관리 시스템(LMS)(예: Docebo)과 같은 고객 대면 기능은 수년 전부터 시장에 출시되어 왔습니다. 사실 'AI 기반'은 2017년 이전부터 업계의 유행어였습니다. 그러나 더 많은 조직이 AI 기술을 채택함에 따라 이 기술은 산업 전반의 소프트웨어 제품에 점점 더 많은 고객 대면 기능을 제공하게 될 것입니다.


예를 들어 UserVoice는 OpenAI를 사용하여 대량의 데이터를 추출하고 자연어 프로세서(NLP)인 GPT-3를 커스터마이즈하여 AI 기반 기능을 만듭니다. 이러한 기능 중 하나는 피드백 데이터에서 중복된 제품 제안 및 요청을 자동으로 스캔하는 UserVoice의 병합 일치 기술입니다. 이 기능을 사용하면 PM이 데이터를 검색하고 유사한 아이디어를 수동으로 분류하고 결합하는 시간을 최소화할 수 있습니다.


넷플릭스가 머신 러닝과 AI를 사용하여 시청 습관에 따라 각 사용자에게 콘텐츠를 추천하는 것도 제품에서 AI를 활용한 기능의 또 다른 예입니다.


2. 제품 운영 역할로서의 AI 부상

회사가 성장함에 따라 새로운 제품을 출시하고, 기능을 추가하고, 더 많은 데이터를 수집하고, 사용자 피드백을 관리해야 할 가능성이 높습니다. 이러한 요구는 결국 한 명의 PM이 처리하기에는 많은 양이므로 시스템과 프로세스에 부담을 줄 수 있습니다.

제품 운영은 원활한 개발, 출시 또는 업데이트를 통해 제품 팀을 지원함으로써 성장하는 회사와 제품 라인의 요구 사항을 해결하기 위해 제품 관리 분야에서 새롭게 떠오르는 역할입니다. 제품 운영 관리자는 프로세스, 워크플로 간소화, 다른 부서와의 교차 기능 조정과 같은 개발의 운영 측면에 중점을 둡니다. 이를 통해 PM은 자신이 가장 잘하는 일, 즉 멋진 제품을 만드는 데 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다. PM의 역할은 오래 전부터 존재해 왔지만, 최근에는 Adobe, TikTok, Uber와 같은 소프트웨어 제품을 제공하는 회사에서 더욱 인기를 얻고 있습니다.

데이터는 제품 관리에 필수적인 요소이며, 제품 운영 관리자는 팀이 데이터를 이해하고 데이터를 기반으로 취할 조치의 우선순위를 정할 수 있도록 도와주는 역할을 합니다. 제품 운영 관리자는 일반적으로 데이터에 능통하며 팀이 다음 조치를 파악하는 데 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 제품 운영팀은 다음과 같은 내부 및 외부 데이터를 수집, 정리 및 분석합니다:


  • 고객과 지원팀이 제출한 고객 피드백, 지원 티켓 및 기능 요청

  • 제품 팀에서 설정한 실험 데이터

  • 월별 활성 사용자, 세션 길이, 사용자 이탈률 등과 같은 일반적인 제품 사용 데이터

  • 분기별 성장에 대한 재무팀의 데이터 및 제품 유지를 위한 비용 보고서

  • 사용자 확보에 관한 영업 데이터 및 잠재 고객(아직 고객으로 전환하지 않은)의 피드백과 관련된 정성적 데이터

  • 최신 캠페인 및 메시지에 대한 타겟 시장의 반응에 대한 마케팅 데이터


제품 운영 관리자는 또한 제품 연구를 통해 팀이 소비자가 원하는 것을 이해하고 프로세스를 개선하여 제품 개발의 효율성을 높일 수 있도록 지원하며, 일반적으로 팀의 기술 스택을 관리할 책임이 있습니다.

제품 운영 관리자는 제품 팀과 나머지 회사 간의 가교 역할을 합니다. 제품 운영 관리자는 제품 변경 사항을 회사의 다른 팀에 제시하거나 제품 개발에 영향을 미칠 수 있는 제품별 데이터를 공유하는 역할을 담당할 수 있습니다.

전반적으로 제품 운영 관리자의 역할은 향후 몇 년간 협업을 촉진하는 동시에 팀이 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 역할입니다.


3. 고객 피드백에 기반한 기능 및 제품 변경

AI 도구가 고객의 니즈를 더욱 정확하게 예측할 수 있지만, 제품을 사용해본 고객의 피드백은 앞으로도 제품 개발에 있어 핵심적인 역할을 할 것입니다. 이를 위해 개발된 고객들의 제품에 대한 피드백 프로그램들(예: UserVoice)은 PM과 제품 개발자들이 고객 니즈와 관련된 트렌드를 주도적으로 파악해 나감으로써 경쟁사와 차별화할 수 있도록 도와줍니다. 고객이 진정으로 원하는 것이 무엇인지 파악하고 고객의 니즈를 기반으로 제품을 개발하면 점점 포화 상태인 시장에서 경쟁력을 가질 수 있습니다.

작업 관리 소프트웨어를 제공하는 서비스 업체의 PM이 여기 있습니다. 여러분들은 작업관리 소프트웨어 사용자가 마감일이 아닌 고객이나 프로젝트별로 작업을 필터링하는 것을 선호한다는 것을 제품 피드백 프로그램을 통해 지속적으로 피드백 받고 있다고 가정해 봅시다. 물론 여기서 한 가지 가정을 더 추가한다면, 현재 작업 관리 소프트웨어의 필터링 시스템은 업계의 표준이라는 점입니다. 만일 여러분들이 이 제품의 PM이라면, 피드백 프로그램이 지속적으로 제공하고 있는 고객의 선호와 관련된 데이터를 알 수 있습니다. 그리고 이 고객의 선호가 특정 개인의 문제인지 전체적인 고객들의 요구인지에 대해서도 파악할 수 있습니다. 이 피드백 프로그램을 통해 여러분들은 차별화된 고객의 선호를 바탕으로 여러분 제품의 피드백 데이터로 활용한다면, 아마도 여러분들은 가장 먼저 고객의 요구에 근접한 기능을 제공하는 솔루션을 출시할 수 있습니다. 당연한 말이지만, 이러한 제품 피드백 관리 프로그램을 사용하지 않았다면, 여러분들은 상당수의 고객이 더 많은 필터링 옵션을 원한다는 사실 조차도 알지 못했을 것입니다. 결국 이는 신속한 고객 피드백 수렴하고, 관리하고 이를 활용해서 제품 인사이트를 제품에 반영함으로써 지속적인 제품 우위의 경쟁력을 가져갈 수 있는 것입니다.


이제 제품 서비스에서 AI는 반드시 함께 고려해야 하는 필수 기술 아니 그 이상의 것이 되었습니다. 이제 우리는 우리의 제품과 서비스에 AI가 작동하지 않는 것은 없다고 해도 과언이 아닐 것입니다. 그리고 앞으로 이 AI의 역할은 더욱 강화될 것입니다. 결국 앞으로 PM, 그리고 제품 개발자들의 AI에 대한 지식과 이해, 그리고 이를 어떻게 제품과 서비스에 녹여내어 고객을 감동시킬 무언가를 만들 것인지는 바로 여러분들의 향후 진로에 큰 영향을 미칠 것입니다.


 

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